「I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive Prompt Distillation

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 人間が注釈を付けた嗜好データを使用せずに、大規模言語モデル (LLM) を … 続きを読む →

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Compensate Quantization Errors+: Quantized Models Are Inquisitive Learners

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、優れたパフォーマンスと堅牢な演繹機能を備 … 続きを読む →

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From Brazilian Portuguese to European Portuguese

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 ブラジル系ポルトガル語とヨーロッパ系ポルトガル語は同じ言語の 2 つの変種 … 続きを読む →

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A Study on Bias Detection and Classification in Natural Language Processing

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 人間のバイアスが、自然言語処理を含むさまざまな分野のモデルやアルゴリズムの … 続きを読む →

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LLM Voting: Human Choices and AI Collective Decision Making

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、大規模言語モデル (LLM)、特に GPT-4 と LLaM … 続きを読む →

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Clinical information extraction for Low-resource languages with Few-shot learning using Pre-trained language models and Prompting

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 臨床文書からの医療情報の自動抽出には、必要な臨床専門知識にかかるコストの高 … 続きを読む →

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SUBLLM: A Novel Efficient Architecture with Token Sequence Subsampling for LLM

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) はさまざまな分野で目覚ましい成功を収めていま … 続きを読む →

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Benchmarking Cognitive Biases in Large Language Models as Evaluators

投稿日: 2024年8月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、単純なプロンプトとコンテキスト内学習を備 … 続きを読む →

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U2++ MoE: Scaling 4.7x parameters with minimal impact on RTF

投稿日: 2024年8月9日 作成者: jarxiv

要約 Scale は自然言語処理の新たな境地を切り開きましたが、それには高いコス … 続きを読む →

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Automatic Generation of Conversational Interfaces for Tabular Data Analysis

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 表形式のデータは、構造化データをオンラインで公開および交換するための最も一 … 続きを読む →

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